Management delle tecnologie, innovazione e sostenibilità

Panoramica generale: Introduzione ai concetti chiave, inclusi il social media mining e la teoria dei grafi. Reti complesse: Esplorazione delle reti complesse, come le reti casuali (random) e le reti scale-free. Informatica di base: Approfondimento su architetture dei calcolatori, algoritmi e basi di dati. Fondamenti di R: Apprendimento completo del linguaggio R per la manipolazione, visualizzazione e analisi dei dati. Analisi di base e avanzate: Esperienza pratica con le tecniche fondamentali della data science e comprensione delle problematiche di privacy legate ai dati. Analisi delle reti: Analisi pratica delle reti utilizzando la libreria iGraph. Progetto con tutoraggio: Applicazione dei concetti appresi in un progetto pratico, con la guida del docente.

N/A - nessun prerequisito

Materiali proposti dal docente

Lezione Frontale ed Esercitazioni

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Lezione Frontale ed Esercitazioni

Programma dettagliato: Il corso è articolato in sette unità: 1. Panoramica generale: Introduzione ai concetti chiave, inclusi social media mining e teoria dei grafi. 2. Reti complesse: Esplorazione delle reti complesse come le reti casuali e scale-free. 3. Informatica di base: Approfondimento su architetture dei calcolatori, algoritmi e basi di dati. 4. Fondamenti di R: Apprendimento completo del linguaggio R per la manipolazione, visualizzazione e analisi dei dati. 5. Analisi di base e avanzate: Esperienza pratica con le tecniche fondamentali della data science e comprensione delle problematiche di privacy legate ai dati. 6. Analisi delle reti: Analisi pratica delle reti utilizzando la libreria iGraph. 7. Mentoring del progetto: Applicazione dei concetti appresi in un progetto pratico con la guida del docente.

Nozioni base di matematica e statistica

- Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for data science (Vol. 2). Sebastopol, CA: O'Reilly. - Newman, M. (2018). Networks. Oxford university press. - Network Science, A.L. Barabàsi http://networksciencebook.com

Lezione frontale

Prova orale

- Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for data science (Vol. 2). Sebastopol, CA: O'Reilly. - Newman, M. (2018). Networks. Oxford university press. - Network Science, A.L. Barabàsi http://networksciencebook.com

Lezioni frontali